Dlaczego PriceLabs nie zawsze sugeruje najlepszą cenę

PriceLabs jest jednym z najpopularniejszych narzędzi do zarządzania cenami wykorzystywanych przez gospodarzy Airbnb, firmy zarządzające najmem krótkoterminowym oraz operatorów obiektów noclegowych.

Jego cel jest prosty:

Pomagać w automatycznym ustalaniu cen i reagowaniu na zmieniające się warunki rynkowe.

Dla wielu użytkowników działa bardzo dobrze.

Jednak po przeanalizowaniu dyskusji w grupach Airbnb na Facebooku, na Reddicie oraz forach dla gospodarzy można zauważyć jeden powtarzający się problem:

Gospodarze nie zawsze rozumieją, dlaczego PriceLabs sugeruje konkretną cenę.

Problem „czarnej skrzynki”

Gdy PriceLabs rekomenduje cenę za nocleg, gospodarz widzi wynik końcowy.

Często jednak brakuje jasnego wyjaśnienia, jak dokładnie została wyliczona dana stawka.

Przykładowe pytania, które zadają sobie gospodarze:

• Którzy konkurenci wpłynęli na tę rekomendację?

• Jak podobne są te obiekty do mojego?

• Czy uwzględniono lokalne wydarzenia?

• Jak duży wpływ miały trendy rezerwacyjne?

• Czy algorytm optymalizuje przychód czy przede wszystkim obłożenie?

Sugerowana cena może być poprawna.

Problem polega na tym, że wielu gospodarzy chce zrozumieć jej uzasadnienie, zanim wprowadzi zmiany w swoim kalendarzu.

Lokalna wiedza często wygrywa z algorytmami

Narzędzia do dynamicznego ustalania cen analizują ogromne ilości danych.

Jednak gospodarze często wiedzą o swoim rynku rzeczy, których algorytm nie jest w stanie łatwo uwzględnić.

Na przykład:

• zbliżający się festiwal,

• nowa atrakcja turystyczna,

• niedawny remont nieruchomości,

• zmiana popytu w konkretnej okolicy,

• tymczasowe wycofanie konkurencyjnego obiektu z rynku.

Takie informacje mogą znacząco wpływać na optymalną cenę.

Dlatego wielu doświadczonych gospodarzy traktuje PriceLabs jako wsparcie, a nie jedyne źródło decyzji.

Nie każda podobna oferta jest rzeczywiście konkurencją

Kolejnym często poruszanym problemem jest dobór obiektów porównawczych.

Dwie nieruchomości mogą wyglądać podobnie na papierze, ale nie konkurować o tych samych gości.

Przykładowo:

• luksusowy apartament może być porównywany do standardowego mieszkania,

• dom z ogrodem do mniejszych lokali,

• oferta z setkami opinii do nowego obiektu bez historii rezerwacji.

Jeżeli zestaw porównawczy nie jest odpowiednio dobrany, rekomendowana cena może nie odzwierciedlać rzeczywistej wartości nieruchomości.

Jest to szczególnie ważne w przypadku unikalnych lub premium ofert.

Większe obłożenie nie zawsze oznacza większy przychód

Wielu gospodarzy zakłada, że skoro narzędzie pomaga zwiększyć liczbę rezerwacji, to automatycznie zwiększa również zyski.

Nie zawsze jest to prawda.

Wyobraźmy sobie dwa scenariusze:

• nieruchomość kosztuje 400 zł za noc i ma bardzo wysokie obłożenie,

• ta sama nieruchomość kosztuje 520 zł za noc i ma nieco niższe obłożenie.

Drugi scenariusz może przynosić wyższe przychody, mimo mniejszej liczby rezerwacji.

Właśnie dlatego część gospodarzy uważa, że narzędzia do dynamicznego ustalania cen bywają zbyt zachowawcze.

Niższa cena zwiększa szansę na rezerwację, ale może również ograniczać potencjalne zyski.

Dlaczego wielu gospodarzy nadal sprawdza konkurencję ręcznie

Nawet osoby korzystające z profesjonalnych narzędzi cenowych regularnie analizują konkurencję samodzielnie.

Chcą wiedzieć:

• ile kosztują podobne obiekty,

• jak zmienia się lokalny rynek,

• czy ich oferta jest wyceniona powyżej lub poniżej rynku,

• jak ich ceny wyglądają na tle podobnych nieruchomości.

Rekomendacja staje się znacznie bardziej wiarygodna, gdy można ją zweryfikować na podstawie rzeczywistych danych rynkowych.

Gospodarze potrzebują kontekstu, a nie tylko liczby

Największym problemem automatycznych rekomendacji cenowych nie jest to, czy sugerowana cena jest wysoka czy niska.

Problemem jest brak kontekstu.

Przed zmianą cen wielu gospodarzy chce znać odpowiedzi na pytania:

• Z kim naprawdę konkuruję?

• Ilu konkurentów jest dostępnych?

• Czy jestem powyżej czy poniżej rynku?

• Jak wygląda sytuacja cenowa w mojej okolicy?

Bez tych informacji trudno ocenić, czy rekomendacja ma sens.

Inne podejście do analizy cen

To właśnie jeden z powodów powstania Corate.

Zamiast generować automatyczne rekomendacje cenowe, Corate skupia się na przejrzystości rynku.

Pomaga zrozumieć:

• jakie obiekty są porównywane,

• jakie są lokalne benchmarki cenowe,

• jak wyglądają zagregowane trendy cenowe,

• ile terminów jest wycenionych powyżej lub poniżej rynku.

Celem nie jest zastąpienie narzędzi takich jak PriceLabs.

Celem jest dostarczenie danych, które pozwolą gospodarzom samodzielnie podejmować lepsze decyzje cenowe.

Podsumowanie

PriceLabs jest potężnym narzędziem i pomógł wielu gospodarzom usprawnić zarządzanie cenami.

Jednak żaden algorytm nie jest w stanie w pełni zrozumieć każdej nieruchomości i każdego lokalnego rynku.

Najlepsze decyzje cenowe zazwyczaj powstają dzięki połączeniu:

• narzędzi do ustalania cen,

• analizy konkurencji,

• benchmarków rynkowych,

• lokalnej wiedzy gospodarza.

Automatyczne rekomendacje mogą być bardzo pomocne.

Jednak zrozumienie dlaczego sugerowana jest konkretna cena jest często równie ważne jak sama rekomendacja.

Zanim zmienisz cenę swojej oferty, upewnij się, że rozumiesz rynek stojący za tą liczbą.